[유저를 움직이는 데이터 UX 만들기]
데이터를 유저에게 제공하는 '데이터 UX'라는 것도 재미있지만, '액션을 끌어내는 데이터'를 강조하는 부분이 특히 인상적인 강의입니다.
조직 내에서 비즈니스를 위한 데이터분석에서도 중요한 건 '액션'인데요. 데이터셀에 속한 저는 조직의 구성원들도 '고객'이라고 생각합니다. 현황 파악에서 그치지 않고, 문제를 제시하고 액션이 필요한 부분을 짚어주는게 중요하지요. 물론 쉽게 이해할 수 있도록 적절한 시각화와 함께 설명하는 것도 중요합니다. 그 다음의 구체적인 액션은 협업 부서에서 해주시고요.
이는 발표 내용처럼 유저를 대상으로 할 때도 그대로 적용됩니다. 오피지지(🔗 op.gg)와 같이 데이터가 제품의 코어한 부분인 경우는 물론이고, 이커머스든 구독서비스든 데이터 UX 의 결과는 유저의 '액션'으로 이어져야 합니다. 대상이 조직 내 동료인 경우와 다른 점이 있다면, 그 액션을 제품의 리텐션 혹은 구매와 같은 '특정 행동'으로 이어지도록 의도한다는 점이지요. 결국, 클릭을 부르는 푸시 문구와 같은 맥락입니다. 이제는 데이터를 더한!
이때 고도화된 추천 알고리즘만이 데이터의 좋은 활용은 아닙니다. 데이터분석가나 사이언티스트만 의미있게 데이터를 다룰 수 있는 건 아니라는 뜻입니다. 제품의 핵심 기능이 아닌 이상 전담 팀을 꾸리기도 쉽지 않고요. 얼마나, 어떻게 유저를 이해하고 있느냐에 따라서 간단하게 가공된 데이터를 각자의 전문 분야에서 1000% 활용할 수 있습니다. 데이터 직군이 있다면, 유저 이해는 똑같이 중시하는 부분인 만큼 현장 레벨 분들과의 협업 시너지가 크겠지요.
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1️⃣ 데이터를 UX에 적용해서 문제 해결에도 활용해보자!
- e.g. 네이버 쇼핑은 구매전환율을 높이기 위해 재구매자의 리뷰에는 '재구매' 표시를 한다. 즉, 쌓여있는 수많은 유저 행동 데이터 중에서 'A제품을 2번 이상 구매한 유저 데이터'를 추출하고, 이를 리뷰 UX에 반영한 것이다.
2️⃣ 데이터를 PICK 할 때는 유저를 잘 분석하자!
- e.g. 쿠팡 vs. 마켓컬리 👉 최저가를 찾는 고객 vs. 프리미엄을 찾는 고객 👉 딸기잼 100g 당 가격 표시를 주의깊게 볼 고객은 누구?
3️⃣ Action이 생각나게 데이터를 보여줘야 한다.
- e.g. 이번 달에 50만원을 썼어요! vs. 지난 달 보다 외식비에 10만원을 더 썼어요! 👉 '아 그렇군' vs. '어, 집밥 좀 먹어야겠네' 👉 다음 달에도 서비스를 사용하고 있을 유저는?
(예시는 바꿔 넣은 부분도 있습니다. 힙서비콘3에 본 발표가 있고, 제가 시청한 건 시즌4의 요약 발표 입니다. 탈잉에서 유료시청 가능합니다.)